2016
Multilingual CPA: Linking Verb Patterns across Languages
BAISA, Vít, Sara MOŽE a Irene RENAUZákladní údaje
Originální název
Multilingual CPA: Linking Verb Patterns across Languages
Autoři
BAISA, Vít (203 Česká republika, garant, domácí), Sara MOŽE (705 Slovinsko) a Irene RENAU (724 Španělsko)
Vydání
Tbilisi, Proceedings of the XVII EURALEX International congress, od s. 410-417, 8 s. 2016
Nakladatel
Ivane Javakhishvili Tbilisi State University
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Gruzie
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Kód RIV
RIV/00216224:14330/16:00090692
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-9941-13-542-2
UT WoS
000392695200044
Klíčová slova anglicky
Corpus Pattern Analysis; corpus lexicography; multilingual resources; verb patterns
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 20. 7. 2018 14:41, Mgr. Michal Petr
Anotace
V originále
This paper presents the results of a pilot study in linking corresponding English and Spanish verb patterns using both automatic and manual procedures. Our work is rooted in Corpus Pattern Analysis (CPA) (Hanks 2004, 2013), a corpus-driven technique that was used in the creation of existing monolingual pattern dictionaries of English and Spanish verbs, which were used in our experiment to design a gold standard of manually annotated verb pattern pairs. Research in CPA has inspired parallel projects in English, Spanish, Italian and German. Our study represents the first attempt to build a multilingual lexical resource by linking verb patterns in these languages. Verb have special difficulties related to grammar and argument structure that we do not find in other parts-of-speech, and for that reason we think that it is necessary to create a specific resource for them. After applying the automatic matching to a set of 87 Spanish verbs linked to 176 English verbs, an evaluation of a random selection of 50 of these pairs show 80% precision
Návaznosti
7F14047, projekt VaV |
|